生产执行系统：通过炼化设备、储罐等设备的数据自动采集，建立生产过程数字化管理MES系统；管理人员通过MES系统准确掌握各类生产动态信息，并对过程工艺状况、能源供应和消耗、半成品和库存，进行快速的生产调整操作。
目前，煤矿安全高效矿井系统的机械化程度达到 90% 以上，单机自动化也日趋完善，建成了一批千万吨级矿井群，并开发了生产综合自动化系统等。国家能源局规划：2020年将建成100个智能工作面，2025年将建成1000个智能工作面。
××市民服务广场作为××市城市品质提升工作的引爆点，积极 带动高铁站点及周边地区的城市品质不断提升。建设××市民服务广 场，是加快行政体制改革的重要举措， 将进一步提升政务服务效率、提升我市政务服务形象。
每家入驻企业都是园区的客户，其基本信息登记较为完备，可看成为一“点”； 从开始和客户接触，客户入驻，到入驻以后客户的运行情况和园区对客户提供的服务这期间所有的相关活劢和历叱数据，则被称为是“线”。 能够汇总所有客户的基本信息，被称为“面”；
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电网：源、荷、储、人等多重因素随机、时空不确定的新型网络采用人工智能将是应对这类挑战的理想选择；电网：源、荷、储、人等多重因素随机、时空不确定的新型网络采用人工智能将是应对这类挑战的理想选择
数字化技术加速发展,成为引领新一轮科技革命的主导力量。在开放，服务化、生态化的企业运营模式下，数字化技术引领企业的商业发展模式。企业需要引入云架构及平台化思想,建立创新敏捷的数字化生态环境,驱动并引领业务创新发展
园区作为工业企业集聚区，在提供了大量基础设施和公共服务的同时也成为了碳排放的主要源头。 公开数据显示，园区的耗能约 占全社会总耗能的 69%，碳排放占全国总排放约 31%。 因此，将园区定为精准减排的落脚点、 攻坚区，确保节能、 减耗、 提质、 减碳工作的落实，是我国实现碳达峰碳中和目标的必然要求和重要途径。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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